Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388

## Penentuan Tingkat Kerawanan Penyebaran Leptospirosis Menggunakan Inferensi Fuzzy Tsukamoto

## Ariesta Damayanti
Teknik Informatika, STMIK AKAKOM, Yogyakarta, Indonesia Email: iest_ayanthi@akakom.ac.id
Abstrak– Kasus  leptospirosis  di  Indonesia  terutama  terjadi  di  daerah  yang  sering  mengalami  bencana  banjir  dan  wilayah dengan  mayoritas warganya bekerja sebagai  petani.  Daerah  Istimewa Yogyakarta  (DIY)  merupakan provinsi dengan kasus leptospirosis  terbanyak  di  Indonesia  tahun  pada  tahun  2011.  Pada  tahun  2010-2011   terjadi  kejadian  luar  biasa  (KLB) leptospirosis di  kabupaten Bantul dan pada tahun 2014 jumlah kasus leptospirosis di kabupaten Bantul meningkat sebanyak 76 kasus. Data tahun 2010 menunjukkan telah terjadi KLB leptospirosis di Kabupaten Bantul, sehingga selain diperlukan data epidemiologis kasus juga diperlukan informasi geografis kasus untuk mengetahui faktor risiko dan upaya penanggulangannya. Pada  pengolahan  peta  digital  untuk  SIG,  sering  ditemukan  objek-objek  penting  yang  tidak  dapat  dilibatkan  karena  faktor ketidakpastian  yang  dimiliki.  Suatu  daerah  dinyatakan  rawan  penyebaran  penyakit  leptospirosis  ditentukan  oleh  beberapa faktor,  diantaranya  adalah  faktor  lingkungan  fisik,  faktor  ekonomi,  faktor  demografi,  faktor  perilaku  dan  faktor  pelayanan kesehatan.  Berdasarkan  faktor-faktor  penentu tersebut, jumlah penduduk  berjenis kelamin laki-laki,  curah hujan,  pekerjaan sebagai petani, penggunaan lahan untuk pertanian dan frekuensi kejadian leptospirosis merupakan contoh objek yang memiliki ketidakpastian. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini dibangun dan dirancang berdasarkan arsitektur inferensi fuzzy dengan metode Tsukamoto. Hasil aplikasi adalah visualisasi peta kerawanan penyebaran penyakit leptospirosis berdasarkan faktor- faktor penentu yang juga melibatkan faktor ketidakpastian yang akan diselesaikan dengan inferensi fuzzy metode Tsukamoto untuk selanjutnya digunakan sebagai deteksi terhadap penyebaran penyakit leptospirosis di masa yang akan datang.
Kata Kunci: Fuzzy, Inferensi, KLB, leptospirosis, Tsukamoto
Abstrack– Cases of leptospirosis in Indonesia mainly occur in areas that often experience floods and areas where the majority of its citizens work as farmers. Special Region of Yogyakarta (DIY) was the province with the most leptospirosis cases in Indonesia in 2011. In 2010-2011 an extraordinary event (KLB) of leptospirosis occurred in Bantul district and in 2014 the number of leptospirosis cases in Bantul district increased by 76 cases.. Based on Kementerian Kesehatan report, data shows that there has been an outbreak of leptospirosis in Bantul , so in addition to epidemiological data necessary case information is also needed to determine the geographic case risk factors and mitigation efforts.In the processing of digital maps for GIS , often found important objects that are not appropriate in its processing can not even be excluded because of uncertainty owned. Applications are made in this study was built and designed by the architectural Tsukamoto fuzzy inference method for handling uncertainty. The results of the application is the visualization of the spread of the disease leptospirosis vulnerability maps based determinants that also involves uncertainty factors that will be resolved with the Tsukamoto fuzzy inference method for use as detection and prevention against the spread of disease leptospirosis in the future.
Keywords: Fuzzy, Inference , Vulnerability, Leptospirosis, Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Leptospirosis merupakan penyakit zoonosis yang berkembang luas di seluruh dunia, baik di negara maju maupun berkembang,  dan  menyerang  lebih  dari  160  spesies  mamalia.  Penyakit  ini  telah  menyebar  di  wilayah  Asia, Amerika Selatan dan Tengah serta Amerika Serikat yang saat ini sering muncul sebagai suatu kejadian luar biasa (KLB). Leptospirosis adalah salah satu dari infectious diseases (NIDs) yang merupakan penyakit endemik menular di  wilayah  yang  banyak  memiliki  populasi  warga  dengan  pekerjaan  sebagai  petani  maupun  pekerjaan  yang berhubungan dengan air dan tanah khususnya di negara berkembang [1]. Kasus leptospirosis di Indonesia terutama terjadi di daerah-daerah yang sering mengalami bencana banjir. Selain banyak terjadi di DKI Jakarta, leptospirosis juga terjadi di Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), Jawa  Timur, Banten, dan Maluku  dan  Kalimantan  Barat  [2].  Insiden  leptospirosis  di  seluruh  dunia  sulit  diketahui  secara  tepat,  karena penyakit  ini  sering  tidak  terdiagnosis  ( underdiagnosis )  [3].  Data  Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2013 menunjukan bahwa kasus leptospirosis di Indonesia pada 2009-2013 cenderung  mengalami peningkatan, baik dari jumlah kasus dan  kematian [2].
Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) merupakan provinsi dengan kasus leptospirosis terbanyak di Indonesia tahun 2011. Tahun 2010-2011  terjadi kejadian luar biasa (KLB) leptospirosis di  kabupaten Bantul dan pada tahun 2014  jumlah  kasus  leptospirosis  di  kabupaten  Bantul  meningkat  sebanyak  76  kasus  [4].    Kabupaten  Bantul memiliki kejadian leptospirosis terbanyak di DIY, namun case fatality rate (CFR) leptospirosis tertinggi berada di  kota  Yogyakarta.Pada  tahun  2014  terlaporkan  sebanyak  23  kasus  leptospirosis  dan  1  meninggal.  Kasus leptospirosis kembali meningkat pada tahun 2015 yaitu sebanyak 39 kasus dan 9 meninggal [4]. Sebagai daerah pertanian dan rawan banjir Kabupaten Bantul merupakan salah satu daerah di Yogyakarta yang paling dekat risiko terkena  leptospirosis.  Meskipun  kejadiannya  saat  ini  semakin  turun,  namun  kasus  leptospirosis  masih  terus bermunculan di Kabupaten Bantul. Apabila tidak dikendalikan dengan baik, maka di masa yang akan datang akan rawan untuk terjadi KLB serupa di Kabupaten Bantul.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388
Pentingnya informasi wilayah geografi pada saat terjadi KLB leptospirosis tersebut menuntut adanya suatu sistem yang dibangun untuk memberikan informasi yang akurat terhadap penyebaran kasus tersebut berdasarkan data  atribut  dan  data  spasial  yang  mendukung.  Pada  pengolahan  peta  digital  seringkali  ditemukan  objek-objek penting yang tidak tepat dalam pengolahannya bahkan tidak dapat dilibatkan karena faktor ketidakpastian yang dimiliki oleh obyek tersebut [5]. Suatu daerah dinyatakan rawan penyebaran penyakit leptospirosis ditentukan oleh beberapa faktor, diantaranya adalah faktor lingkungan fisik meliputi : keberadaan genangan air, curah hujan, jarak rumah  dengan  selokan  dan  kondisi  selokan  yang  buruk.  Faktor  lingkungan  biologi  meliputi  keberadaan  tikus rumah  dan  hewan  peliharaan.  Faktor  lainnya  yaitu  faktor  ekonomi,  yaitu  pekerjaan,  faktor  demografi,  faktor perilaku dan faktor pelayanan kesehatan. Berdasarkan faktor-faktor penentu  tersebut, keberadaan genangan air, curah hujan, jarak rumah dengan selokan serta kondisi selokan yang buruk merupakan contoh objek yang memiliki ketidakpastian, yaitu objek yang tidak dapat ditentukan secara diskrit tingkat kuantifikasinya [6].
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi keberadaan obyek yang memiliki ketidakpastian dalam SIG adalah penggunaan konsep sistem inferensi  fuzzy, yaitu sebuah sistem yang mampu meng-inferensi (menarik kesimpulan) dari sejumlah data yang memiliki ketidakpastian fuzzy, yaitu data yang bersifat kabur atau tidak dapat dinyatakan secara tegas atau pasti. Pembangunan aplikasi SIG dalam bidang kesehatan telah dilakukan, diantaranya digunakan untuk memberikan informasi mengenai penyebaran wabah penyakit pneumonia pada balita di  Kecamatan  Bergas  Kabupaten  Semarang  [7],  yang  memberikan  hasil  informasi  penyebaran  wabah  penyakit pneumonia di Kecamatan Bergas Semarang.
Penelitian  lain  tentang  informasi  penyebaran  endemisitas  penyakit  juga  dilakukan  pada  penyebaran penyakit kronis dan demam berdarah [8]. Dalam   Sistem   Informasi   Geografis pemetaan    penyakitkronis    dan demam berdarah    ini    terdapat    Petapersebaran penyakit   kronis   dan   demam   berdarah   di Kecamatan Baturiti,   data   grafik jumlah penderita    penyakit    kronis    dan    demam berdarah,  sertalaporan  data  penduduk data petugas data monitoring , User dapat melihat atau   monitoring   masyarakat   yang   terkena penyakit    kronis dan    penyakit    demam berdarah  yang  tersebar  di  masing-masing desa yang di bawahi   oleh  Puskesmas 1 Baturiti  melalui sistem informasi geografis  pemetaan penyakit kronis dan demam berdarah.
Penelitian yang telah menggunakan inferensi fuzzy dalam penanganan faktor-faktor ketidakpastian untuk memprediksi kerawanan penyakit telah dilakukan untuk penanggulangan penyakit DBD [9]. Hasil yang diperoleh pada penelitian tersebut masih berupa penyajian peta tematik, belum berupa aplikasi SIG yang siap digunakan.
Telaah pustaka terhadap penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa belum terdapat penelitian mengenai  penggunaan  metode  inferensi  fuzzy  dalam  penanganan  faktor-faktor  ketidakpastian  pada  data kerawanan penyebaran penyakit. Dari hasil penggunanan metode inferensi fuzzy tersebut dibangun implementasi pemetaan  untuk  informasi  penyebaran  leptospirosis,  serta  penggunaannya  sebagai  deteksi  dini  dan penanggulangan  KLB  penyakit  leptospirosis  di  Kabupaten  Bantul.  Penelitian  sejenis  yang  dilakukan  untuk menanggulangi KLB DBD hanya memberikan hasil berupa data peta tematik penyebaran DBD. Berbeda dengan penelitian ini yang diharapkan akan menghasilkan informasi yang akurat dalam bentuk SIG, dengan melibatkan faktor-faktor  ketidakpastian  dalam  data  kerawanan  penyebaran  leptospirosis.  Dengan  demikian,  diharapkan nantinya  wilayah-wilayah  yang  belum  terkena  penyakit  ini  dapat  meningkatkan  kewaspadaan  terhadap kemungkinan  penyebarannya.  Keunggulan  lainnya  adalah  dengan  implementasi  sistem  yang  berbasis  web masyarakat dan pihak-pihak yang terkait akan lebih mudah mengakses informasi tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Bahan yang dibutuhkan untuk melakukan penelitian ini adalah data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan (Dinkes) dan Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Bantul. Data yang diambil adalah data tahun 2017 pada 17 kecamatan di Kabupaten Bantul berupa data jumlah penduduk berjenis kelamin laki-laki, penduduk dengan  pekerjaan  sebagai  petani,  curah  hujan    dan  kejadian  leptospirosis.  Data  yang  diambil  tersebut  akan digunakan  sebagai  data  masukan  untuk  penelitian  dengan  menggunakan  sistem  inferensi  fuzzy  Tsukamoto. Prosedur penelitian ditunjukkan seperti pada Gambar 1.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388
Langkah-langkah dalam penelitian yang di lakukan adalah sebagai beikut,
1. Himpunan masukan fuzzy terdiri dari jumlah penduduk laki-laki, jumlah penduduk dengan pekerjaan petani, jumlah curah hujan, kejadian leptospirosis.
2. Data tersebut merupakan data crisp yang kemudian dilanjutkan dengan proses fuzzifikasi. Proses fuzzifikasi bertugas  mengubah  data  crisp  dari  masukan  menjadi  data  fuzzy  berdasarkan  himpunan  fuzzy  yang  telah ditetapkan.
3. Setelah  pembentukan  data  fuzzy,  kemudian  dilanjutkan  proses  inferensi  fuzzy  dengan  metode  fuzzy Tsukamoto, dimana terlebih dahulu digunakan basis aturan ( rule base ) yang berisi aturan IF -THEN. Dalam aturan tersebut terdapat himpunan masukan fuzzy dan himpunan keluaran fuzzy yang membangun rule-rule tersebut.
4. Keluaran yang dihasilkan dari proses fuzzy yang telah dilakukan adalah nilai kerawanan penyebaran penyakit leptospirosis dengan kategori rawan dan tidak rawan. Kategori ini yang digunakan sebagai dasar pembentukan peta tematik untuk penyebaran penyakit leptospirosis ini.
a. Variabel Masukan dan Himpunan Fuzzy
Variabel  fuzzy  menggunakan  fungsi  keanggotaan  trapesium  sebagai  pendekatan  untuk  memperoleh  derajat keanggotaan suatu nilai dalam suatu himpunan fuzzy. Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaan yang memiliki nilai interval antara 0 dan 1.  Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Salah satu representasi fungsi keanggotaan dalam fuzzy yang akan dipakai adalah representasi bahu kanan dan bahu kiri. Adapun variabel dan himpunan masukan fuzzy dapat dilihat pada Tabel 1. Himpunan masukan fuzzy terdiri atas sedikit, banyak, rendah dan tinggi.  Variabel fuzzy terdiri atas 4 yaitu jumlah penduduk laki-laki, jumlah penduduk dengan pekerjaan petani, jumlah curah hujan, dan kejadian leptospirosis.
Tabel 1. Variabel Masukan dan Himpunan Fuzzy No Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Sedikit Banyak 1 Jumlah penduduk laki-laki [10000     60000]    [14000    65000] 2 Jumlah penduduk dengan pekerjaan petani [3000        9000] [3500     10000] Rendah Tinggi 3 Jumlah curah hujan [1000      3500] [1500     4000] 4 Kejadian leptospirosis [1            27] [5          30]
b. Variabel  Masukan Jumlah Penduduk Laki-laki
Variabel jumlah penduduk laki-laki dibagi dalam 2 kategori yaitu sedikit [10000 60000], banyak [14000 65000]. Dari pembagian kategori ini nantinya dapat diketahui fungsi keanggotaannya pada setiap himpunan fuzzy sedikit dan banyak. Representasi bahu kanan dan bahu kiri untuk variabel jumlah penduduk laki-laki seperti digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Representasi Bahu Variabel Laki-laki
c. Variabel Masukan Jumlah Penduduk dengan Pekerjaan Petani
Variabel jumlah penduduk dengan pekerjaan petani ini dibagi 2 kategori yaitu sedikit [3000 9000], banyak [3500 10000]. Dari pembagian kategori ini nantinya dapat diketahui fungsi keanggotaannya pada setiap himpunan fuzzy sedikit  dan  banyak.  Representasi  bahu  kanan  dan  bahu  kiri  untuk  variabel  jumlah  penduduk  dengan  pekerjaan petani seperti digambarkan pada Gambar 3.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388

## d. Variabel Masukan Jumlah Curah Hujan
Variabel  jumlah  curah  hujan  dibagi  dalam  2  kategori  yaitu  rendah  [1000    3500],  tinggi  [1500  4000].  Dari pembagian kategori ini nantinya dapat diketahui fungsi keanggotaannya pada setiap himpunan fuzzy rendah dan tinggi. Representasi bahu kanan dan bahu kiri untuk variabel curah hujan seperti digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Representasi Bahu Variabel Curah Hujan
e. Variabel Masukan Kejadian Leptospirosis
Variabel  kejadian  leptospirosis  dibagi  menjadi  2 kategori  yaitu rendah  [1    25],  tinggi  [5    30].  Dari  pembagian kategori  ini  nantinya  dapat  diketahui  fungsi  keanggotaannya  pada  setiap  himpunan  fuzzy  rendah  dan  tinggi. Representasi bahu kanan dan bahu kiri untuk variabel masukan kejadian leptospirosis seperti digambarkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Representasi Bahu Variabel Kejadian Leptospirosis

## f. Variabel Keluaran Tingkat Kerawanan
Variabel  tingkat  kerawanan  dibagi  menjadi  2  kategori  yaitu  rendah  [0    0.6],  tinggi  [0.55    1].  Dari  pembagian kategori  ini  nantinya  dapat  diketahui  fungsi  keanggotaannya  pada  setiap  himpunan  fuzzy  rendah  dan  tinggi. Representasi bahu kanan dan bahu kiri untuk variabel tingkat kerawanan seperti digambarkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Representasi Bahu Kanan Kiri Tingkat Kerawanan

## g. Rule
Basis  pengetahuan  dalam  perancangan  sistem  ini  sangatlah  diperlukan  yang  berisi  aturan-aturan  atau yang berguna  dalam  penentuan  keputusan  sebagai  hasil  keluaran  sistem.  Perancangan  aturan-aturan  ini  merupakan langkah setelah pembentukan himpunan fuzzy. Basis pengetahuan menyimpan pengetahuan yang terdiri dari dua elemen dasar. Meskipun seringnya fakta dan aturan dalam basis pengetahuan memiliki nilai kebenaran yang tegas ( crisp ), namun ada kalanya representasi seperti ini tidaklah dapat mencerminkan pengetahuan secara baik. Elemen  dasar  pertama  adalah  fakta,  yang  dalam  hal  ini  merupakan  situasi,  kondisi,  dan  kenyataan  dari permasalahan,  serta  juga  teori  dalam  bidang  yang  berkaitan  serta informasi  dari  objek.  Sedangkan yang  kedua adalah spesial heuristik yang merupakan informasi mengenai cara untuk membangkitkan fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. Dalam sistem berbasis-aturan ( rule-based system ), elemen kedua ini berupa kaidah atau aturan ( rule ). Aturan-aturan dalam perancangan sistem dapat di lihat di Tabel 2.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388
Tabel 2. Rule yang terbentuk R1 IF Jumlah penduduk laki SEDIKIT and curah hujan TINGGI and pekerja petani SEDIKIT and kejadian lepto TINGGI THEN  Status kerawanan TINGGI R2 IF Jumlah penduduk laki BANYAK and curah hujan TINGGI and pekerja petani BANYAK and kejadian lepto TINGGI THEN  Status kerawanan TINGGI R3 IF Jumlah penduduk laki SEDIKIT and curah hujan RENDAH and pekerja petani SEDIKIT and kejadian lepto RENDAH THEN  Status kerawanan RENDAH R4 IF Jumlah penduduk laki BANYAK and curah hujan RENDAH and pekerja petani BANYAK and kejadian lepto RENDAH THEN  Status kerawanan RENDAH R5 IF Jumlah penduduk laki SEDIKIT and curah hujan TINGGI and pekerja petani SEDIKIT and kejadian lepto TINGGI THEN  Status kerawanan TINGGI R6 IF Jumlah penduduk laki BANYAK and curah hujan TINGGI and pekerja petani BANYAK and kejadian lepto RENDAH THEN  Status kerawanan TINGGI R7 IF Jumlah penduduk laki SEDIKIT and curah hujan TINGGI and pekerja petani BANYAK and kejadian lepto RENDAH THEN  Status kerawanan RENDAH R8 IF Jumlah penduduk laki BANYAK and curah hujan RENDAH and pekerja petani SEDIKIT and kejadian lepto TINGGI THEN  Status kerawanan RENDAH

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  hasil  yang  telah  dicapai  dari  pengolahan  data  masukan  dan  keluaran  pada  17  Kecamatan  di Kabupaten  Bantul.  Hasil  penelitian    yang  diperoleh  menunjukkan  tingkat  kerawanan  yang  diperoleh  pada beberapa data terdapat hasil yang nilainya tidak sama dengan data kejadian penyakit leptospirosis yang terjadi di tiap  kecamatan.  Banyak  dijumpai  bahwa  kecamatan  dengan  tingkat  kejadian  tinggi  ternyata  memiliki  tingkat kerawanan rendah, maupun sebaliknya.
Hal ini terjadi disebabkan beberapa faktor diantaranya adalah pada penelitian ini terdapat empat (4) faktor yang mempengaruhi penyebaran leptospirosis namun faktor-faktor lain tidak dipertimbangkan seperti saluran air yang  kotor,  penanganan  yang  salah  terhadap  luka  di  tubuh  dan  adanya  sarana  kesehatan  yang  sudah  memadai dalam penanganan penyakit leptospirosis di tiap kecamatan. Jika dinyatakan batas tingkat kerawanan untuk output z pada tingkat kerawanan rendah adalah nilai 1 hingga 5, dan tingkat kerawanan tinggi adalah nilai 6 hingga 10, maka  dapat  dinyatakan  tingkat  kerawanan  untuk  17  kecamatan  setelah  dilakukan  pengolahan  dengan  sistem inferensi fuzzy Tsukamoto seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil keluaran tingkat kerawanan berdasarkan inferensi fuzzy Tsukamoto No Kecamatan Defuzzifikasi Tingkat rawan 1 Srandakan 1.00 Rendah 2 Sanden 1.16 Rendah 3 Kretek 1.05 Rendah 4 Pundong 2.70 Rendah 5 Bambanglipuro 1.62 Rendah 6 Pandak 4.07 Rendah 7 8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 Bantul Jetis Imogiri Dlingo Pleret Piyungan Banguntapan Sewon Kasihan Pajangan Sedayu 8.66 3.37 1.00 2.67 1.00 2.18 5.93 5.07 7.13 10.00 6.02 Tinggi Rendah Rendah Rendah
Rendah
Rendah
Rendah Rendah Tinggi
Tinggi Tinggi
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388

## 4. IMPLEMENTASI
Dari hasil proses inferensi fuzzy Tsukamoto seperti pada tabel 3, untuk memberikan informasi hasil penyebaran Leptosirosi  maka  hasil  keluaran  tingkat  kerawanan  tersebut  akan  menjadi  dasar  pembentukan  peta penyebaran Leptospirosis  berdasarkan  kelurahan  di  Kabupaten  Bantul.  Hasil  pembuatan  peta  tematik  daerah  rawan leptospirosis ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan awal peta daerah rawan leptospirosis
Untuk  menunjukkan  daerah  rawan  leptospirosis,  diberikan  warna  hijau  untuk  daerah  dengan  tingkat kerawanan rendah, dan warna merah untuk daerah dengan tingkat kerawanan tinggi. Pada peta seperti ditunjukkan pada gambar 5 tersebut ditunjukkan daerah dengan warna merah yang memiliki tingkat kerawanan tinggi meliputi kecamatan Sedayu, Kasihan, Pajangan, dan Bantul. Sedangkan sisanya memiliki tingkat kerawanan rendah.
Gambar 5. Peta sebaran daerah rawan leptospirosis di Kabupaten Bantul

## 5. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan dari penelitian yang dilakukan:
1. Metode inferensi fuzzy Tsukamoto dapat digunakan untuk menyelesaikan faktor-faktor  ketidakpastian untuk penentuan tingkat kerawanan penyebaran penyakit.
2. Hasil  dari  inferensi  fuzzy  yang  digunakan  sebagai  dasar  pemberian  warna  pada  pemetaan  kerawanan penyebaran penyakit leptospirosis untuk tiap kecamatan.
3. Terdapat 4 kecamatan dengan tingkat kerawanan tinggi yaitu Sedayu, Kasihan, Pajangan, dan Bantul. Untuk dapat memberikan hasil penelitian berikutnya lebih maksimal beberapa hal perlu dilakukan antara lain:
1. Menggunakan lebih banyak faktor penentu kerawanan leptospirosis.
2. Menggunakan  aturan  sistem  inferensi  fuzzy  dan  metode  yang  lain  untuk  mengakomodasi  berbagai kemungkinan kondisi variabel fuzzy.
3. Menerapkan konsep penelitian ini untuk hasus-kasus lainnya.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1388

## REFERENCES
[1] W.  Al-orry,  M.  Arahou,  R.  Hassikou,  A.  Quasmaoui,  R.  Charof,  and  Z.  Mennane,  “Leptospirosis:  Transmission, Diagnosis and Prevention,” Int. J. Innov. Appl. Stud. , vol. 15, no. 3, pp. 457–467, 2016.
[2] Kemenkes RI, Profil Kesehatan Indonesia . 2015.
[3] J. Chin, Manual Pemberantasan Penyakit Menular Edisi 17 Cetakan IV . Infomedika, 2012.
[4] D. K. Bantul, Profil Kesehatan Kabupaten Bantul Tahun 2012 . 2017.
[5] M.  R.  &  J.  S.  Christoph  Kinkeldey,  Alan  M.  MacEachren,  “Evaluating  the  effect  of  visually  represented  geodata uncertainty on decision-making: systematic review, lessons learned, and recommendations,” Cartogr. Geogr. Inf. Sci. , 2017.
[6] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[7] M.  S.  Aulina,  M.  Rahardjo,  and  Nurjazuli,  “Pola  Sebaran  Kejadian  Pneumonia  pada  Balita  di  Kecamatan  Bergas, Kabupaten Semarang,” J. Kesehat. Masy. , vol. 5, no. 5, pp. 744–752, 2017.
[8] I. P. A. S. I Wayan Rustana PutraYasa, I Gusti Lanang Agung RadityaPutra, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Penyakit Kronis dan Demam Berdarah di Puskesmas 1 Baturiti Berbasis Website,” in SNATIKA 2017 , 2017.
[9] D. Pengolahan, P. Tematik, D. Rawan, and P. Demam, “Pemanfaatan Sistem Inferensi Fuzzy dalam Pengolahan Peta Tematik ( Studi Kasus : Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Penyakit Demam Berdarah ),” no. July, 2016.